从零开始的深度强化学习系列教程——DQN 算法原理讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着机器学习、深度学习等技术的兴起，强化学习（Reinforcement Learning）也越来越火爆。强化学习就是让一个智能体（Agent）通过与环境进行交互，在不断探索寻找最优策略的过程中，通过学习经验改善自身的策略，从而达到长远利益最大化的目的。其中，DQN （Deep Q-Networks）是一个强化学习算法。本文将从DQN的基本原理入手，全面讲述DQN算法背后的原理和数学公式，并提供相应的代码实现及其注释。深度强化学习算法对强化学习领域的重要性不亚于监督学习。因此，掌握DQN算法对于理解后续更高级的算法、应用场景和技巧都是必备的。

2.DQN原理

DQN 算法提出了一种基于神经网络的模型来建立强化学习 agent。该算法采用 Q-learning 算法作为学习过程中的优化目标。Q-learning 是一种在线学习的方法，即每次更新 agent 的行为时，基于当前 agent 的状态和动作选择下一个状态的 action-value 函数的预测值，然后利用这个预测值估计 agent 下一步可能获得的奖励值。这样做可以使得 agent 在学习过程中不断修正自己对状态价值的预测。

然而，Q-learning 算法在实际使用中存在两个问题：（1）复杂性高；